通义通义实验室 - 面向生成式AI的大规模在线服务系统全栈性能优化- 阿里星
任职要求
1. 来自全球Top高校计算机科学、人工智能、数学、物理或相关领域应届博士/顶尖硕士毕业生；在分布式系统、计算机体系结构、操作系统、高性能计算等领域有深入研究者优先。 2. 全栈系统视野与经验： (1)对大规模在线服务（特别是AI Serving）的架构有深刻理解，具备从应用请求到硬件执行的全链路性能分析、瓶颈定位和调优经验，深刻理解延迟、吞吐量、成本和可用性之间的复杂权衡。 (2)有以下一个或多个领域的研发与优化经验者优先：LLM推理服务系统（如vLLM, Triton, Ray Serve）、AI Agent框架、向量数据库或近似最近邻（ANN）库、图数据库或图计算引擎。 3. 核心系统与底层优化能力： (1)具备深厚的C++/Python编程能力和扎实的系统编…
工作职责
我们正在寻找业界顶尖的系统专家，加入我们的AI基础架构团队，共同设计和构建下一代生成式AI的“在线服务操作系统”。您的使命是解决将前沿AI能力（大模型、AI Agent、多模态等）转化为大规模、高效率、高可用在线服务时所面临的系统性、全栈性挑战。您将负责端到端的服务性能与架构演进，从顶层应用到底层硬件，全面提升AI服务的竞争力。 具体职责包括（若你对以下一个或者多个方向感兴趣均欢迎投递）： 1. 大规模模型服务平台与智能调度系统设计： (1)负责承载大规模在线模型服务（Serving）平台的核心架构设计与演进，通过对底层推理引擎（如PAI平台提供）的深度适配与协同优化，实现极致的推理吞吐与资源利用率。 (2)设计并实现面向复杂混合负载（长/短序列长度、多Lora、多模型、异构资源、多租户、高/低优先级）的上层智能请求调度与资源管理系统，通过与推理引擎的深度协同，动态调整调度策略，保障服务质量（SLA）并最大化云上服务的性价比。 2. 分布式基础设施与底层硬件优化： (1)负责面向大规模模型服务的分布式推理拓扑管理与通信计算协同优化，针对张量并行、流水线并行等场景，优化跨节点通信（InfiniBand/RoCE, NVLink），降低端到端延迟。 (2)深入理解GPU、NPU等异构硬件架构与特性，负责从服务层面对底层计算、编译优化（由PAI等引擎团队提供）进行性能评测、分析与反馈，驱动端到端的硬件效能提升。 3. AI应用层运行时与算法协同优化： (1)深入AI Agent、检索增强生成（RAG）、多模态理解等复杂应用场景，设计并优化其专用的高效运行时（Runtime），解决长链条、多依赖、异步任务流的性能瓶颈。 (2)负责高性能向量检索（Vector Search）与图计算（Graph Computing）引擎的服务化与集成，优化其在RAG和复杂推理场景下的数据访问与计算效率，实现数据层与模型层的无缝高效协同。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。
大模型具备很强的泛化及理解世界能力，在小红书内的众多生产场景遍地开花，大模型的训练和部署已成为许多算法工程师的日常。在多团队、多业务频繁使用的大规模GPU集群上，如何能够通过高效的GPU调度策略，使大家不仅能丝滑地完成训练及部署任务，同时也能充分激发大规模GPU集群的效能，是行业公认的关键挑战。在这里，你可以聚焦LLM场景，接触到超大规模GPU集群，并使用真实负载数据进行深入分析及技术探索。欢迎加入我们，一起探索领先技术改变世界！ 工作职责： 1、负责万卡规模GPU集群效能分析及优化，通过调度策略优化、在离线混部、集群调度、GPU虚拟化、故障快速恢复、存储&网络加速等手段，提升大规模GPU集群的整体使用效率。 2、负责构建面向大模型训练、微调、推理、部署全流程LLMOps，与下游云原生平台深度融合，支撑大模型在公司内各业务生产链路稳定高效地落地。 3、持续关注业界最新的GPU资源调度相关技术动态，探索建设业界领先的资源调度策略及方法，构建下一代大规模AI资源调度系统。
中台稠密引擎组，是小红书负责建设通用深度学习训练推理引擎的团队，面向全公司LLM、多模态LLM、SD、传统CV&NLP等稠密计算型模型训练与推理的业务场景，打造高效、易用、业界领先的训练与推理引擎，为小红书社区、商业化、安全等众多业务方向提供先进的引擎能力，支撑业务持续提升训练推理效率、模型迭代效率与算法研发效率。 1、参与设计和实现深度学习后训练及微调的前沿算法（包括但不限于RFT、RLHF等），以适应多样化的业务场景； 2、结合业务数据和场景，评估选择最适合的微调算法，以支撑业务大语言模型（LLM）微调指标的提升； 3、与数据团队紧密合作，深入理解数据特性，参与设计实现数据提质算法引擎工具，产出高质量数据集提升模型微调效果； 4、与公司内各算法团队深度合作，参与或负责大语言模型、多模态大模型等业务场景的后训练端到端效果提升及落地； 5、密切关注业界 LLM 微调算法和数据提质领域的前沿论文，并整合新技术和算法到训练引擎中，提升框架的领先性；
滴滴国际化Fintech业务，是滴滴国际化战略的重要组成板块。近年来，滴滴Fintech在拉美地区积极探索和开展电子支付、信贷、信用卡、商户收单等业务，为当地用户带来更便捷、优质、更高性价比的金融服务。我们诚挚邀请真诚、可靠、勇于挑战的您和我们一起，携手并肩，拥抱金融出海的浪潮，和滴滴Fintech一起快速成长。 1. 负责金融业务会员领域的系统设计和研发工作，包括但不限于核心业务、运营支撑等领域，为研发质量和系统稳定性负责。 2. 有机会主导并深度参与多个0-1、或1-100的关键项目建设，参与系统规划、讨论，共同打造业界领先的支付、金融平台。 3. 有机会学习并理解金融行业知识，了解海外的支付和金融市场，成为有国际化视野的技术专家。 4. base地：上海/杭州/北京